地表温度反演操作总结
地表温度反演操作总结
由于博主也是自己边做实验便总结,难免会有混乱出错的地方,欢迎大家指正~
整体实验流程:
1 数据预处理
1.1 数据下载
本实验使用的是Landsat8 OLI_TIRS数据,在地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/) 下载三幅广州地区的影像预备进行预处理。(由于这仅为一个练手实验,所以并未对云量有太高要求)
1.2 辐射定标
文件解压后使用File-Open as-Landsat-GeoTIFF with Metadata打开XML文件就可打开所需的多光谱和全色影像。
使用Radiometric Correction-Radiometric Calibration工具进行辐射定标,设定如下图(注意:辐射定标时只能对多光谱影像进行定标)
1.3 大气校正(温度反演可省去此步,对结果影响不大)
大气校正模型有两种,这里我们使用FLAASH大气校正,打开Radiometric Correction-Atmospheric Correcrion Module-FLAASH Atmospheric Correction工具,打开已定标的多光谱图像
1.4 图像融合
使用Image Sharpening-Gam-Schmidt Pan Sharpening工具进行图像融合,先选择低分辨率的多光谱影像(MultiSpectral)后选择高分辨率的全色影像(Panchromatic)
选择传感器类型和重采样方法,设置输出文件夹,点击OK输出融合图像
1.5 图像拼接
将三幅完成预处理的影像使用 Mosaicking-Seamless Mosaic工具进行拼接
点击加号添加三幅影像:
Color Matching Action可选择影像颜色的被参照图像和校正图像,选择一副图像为被参照图,另外两副的颜色就会校正成与被参照图相似的颜色
勾选Histogram Matching,这里主要是选择颜色改变是交界处改变还是全图改变
选择Auto Generate Seamlines自动生成缝纫线,能观察到如何裁剪图像
设置输出背景,输出文件夹和格式,点击Finish便可得到拼接文件
注:可勾选右上角Show Preview观察每一步操作后的图像
1.6 图像裁剪
现在我们得到三幅影像拼接的图像,我们要准确的切割出广州市的影像
打开广州市边界矢量图,使用Regions of Interest-Vector to ROI工具将矢量图转化为ROI方便切割(注意:若是两个坐标系不一致,还需要进行投影变换)
使用Subset Data from ROIs工具进行裁剪
先选择拼接好的图像
再选择广州市ROI,选择输出文件夹,点击OK输出裁剪图像(注意:Mask pixels output of ROI需要选YES才能输出精确广州市边界的图像,若选NO则输出一个矩形)
1.7 Band10辐射亮度图像获取
Band10波段后缀为Thermal,打开后照以上步骤拼接剪裁,然后进行辐射定标
打开Radiometric Calibration,选中Thermal图像,选择Thermal Infrared 1(10.9)光谱
然后开始进行辐射定标,设定如下
2 地表温度反演
地表温度反演算法主要有以下三种:大气校正法(也称为辐射传输方程:Radiative Transfer Equation——RTE)、单通道算法和分裂窗算法。
本实验采用大气校正法。
大气校正法基本原理:首先估计大气对地表热辐射的影响, 然后把这部分大气影响从卫星传感器所观测到的热辐射总量中减去, 从而得到地表热辐射强度, 再把这一热辐射强度转化为相应的地表温度。
卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值Lλ由三部分组成:大气向上辐射亮度L↑,地面的真实辐射亮度经过大气层之后到达卫星传感器的能量;大气向下辐射到达地面后反射的能量。卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值Lλ的表达式可写为(辐射传输方程):
Lλ = [εB(TS) + (1-ε)L↓]τ + L↑
式中,ε为地表比辐射率,TS为地表真实温度(K),B(TS)为黑体热辐射亮度,τ为大气在热红外波段的透过率。则温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度B(TS)为:
B(TS) = [Lλ - L↑- τ(1-ε)L↓]/τε
Ts可以用普朗克公式的函数获取。
TS = K2/ln(K1/ B(TS)+ 1)
对于TM,K1 =607.76 W/(m2µmsr),K2 =1260.56K。
对于ETM+,K1=666.09 W/(m2µmsr),K2 =1282.71K。
对于TIRS Band10,K1= 774.89 W/(m2µmsr),K2 = 1321.08K。
2.1 NDVI指数运算
使用Band Math计算NDVI指数(或者可以直接使用ENVI自带的计算NDVI指数工具),指数公式:(近红外-红)/(近红外+红)
Band Math计算结果输出如下:
2.2 计算植被覆盖度
计算公式:(B1 gt 0.7)*1+(B1 lt 0.05)0+(B1 ge 0.05 and B1 le 0.7)((B1-0.05)/(0.7-0.05))
B1选择NDVI输出结果
Band Math计算结果输出如下:
2.3 计算地表比辐射率
计算公式:0.004*B1+0.986
B1选择计算植被覆盖度后的结果
Band Math计算结果输出如下:
2.4计算同温度下的黑体辐射亮度图像
计算公式:(B2-0.75-0.9*(1-B1)1.29)/(0.9B1)
B1选择地表比辐射率图像
B2选Band10辐射亮度图像
Band Math计算结果输出如下:
2.5计算地表温度
计算公式:(1321.08)/alog(774.89/B1+1)-273
B1选择黑体辐射亮度图像
Band Math计算结果输出如下:
使用Cursor Value查看地表温度的数值,大多是在8-15℃的范围内,结合影像拍摄时间为凌晨两点,温度范围合理。
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